Wykorzystanie metod kontrastu lokalnego do wykrywania krawędzi w obrazie

• Autorzy: Vorobel R. , Stobińska M. , Przybyszewski K.

Warianty tytułu

EN

On the applications of local contrast method for edges detection in images

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wykorzystując metody kontrastu lokalnego, zdefiniowaliśmy prostą metodę wykrywania krawędzi, charakteryzującą się zwiększoną czułością względem poziomu różnicy jasności. Umożliwia ona wykrycie krawędzi, gdy różnica jasności jest minimalna, ze względu na zwiększona czułość metody obliczania pochodnej wykorzystującej różnice względne. Opisaną metodę wykrywania krawędzi możemy stosować w bardziej skomplikowanych obliczeniowo metodach wykrywania krawędzi, jaką jest na przykład metoda Canny'ego, zamiast metody Sobela. Stwarza to nowe możliwości zwiększenia precyzyjności metod wykrywania krawędzi.

EN

A simple method of edges detection have been described. It is based on the method of local contrast enhancement and it is distinguished by increased sensitivity of the brightness difference. It enables the edges detection even for a minimal brightness difference because of a more sensitivity method of the derivative calculations based on the relative differences between brightness levels. It is possible to use that method instead another ones, as Stobel's one for example, in more complicated calculations, as Canny's method, for example. These create a new possibility to increase a sensitivity of the edges detection methods.

Słowa kluczowe

PL

obraz; transformacje obrazu; wzmacnianie kontrastu; wykrywanie krawędzi

EN

image; image transformation; contrast enhancement; edges detection

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 13, z. 3/1
• Strony: 1033--1041
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., wykr., tab

Twórcy

autor

Vorobel R.

• Akademia Humanistyczno-Ekonomiczna w Łodzi
• Fizyko-Mechaniczny Instytut Ukraińskiej Akademii Nauk, Lwów, Ukraina

autor

Stobińska M.

• Akademia Humanistyczno-Ekonomiczna w Łodzi

autor

Przybyszewski K.

• Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania, Łódź

Bibliografia

• [1] Canny J., A computational approach to edge detections. IEEE Transactions on PAMI, vol. 8, No 6, 1986, 679-698.
• [2] Chien R.T., Jacobus C, Proc. of 3rd Intern. Joint Conf. on Pattern Recognition, 1976, 684-688.
• [3] Cytowski J., Gielecki J., Gola A., Cyfrowe przetwarzani obrazów medycznych. Algorytmy. Technologie. Zastosowania. AOW EXIT, Warszawa, 2008.
• [4] Gonzalez R.C., Woods R.E., Digital Image Processing. Prentice Hall, 2002.
• [5] Kirsche R., Computer determination on the constituent structure of biological images. Computers and Biomedical Recearch, vol. 4, No 3, 1971, 315-328.
• [6] Malina W, Smiatacz M., Cyfrowe przetwarzanie obrazów. AOW EXIT, Warszawa, 2008.
• [7] Pratt W.K., Digital Image Processing. John Wiley & Sons, 2001.
• [8] Prewitt J.M.S., Object enhancement and extraction, [w:] B.S. Lipkin, A. Rosenfeld (red.), Picture Processing and Psychopictorics. Academic Press, New York, 1970.
• [9] Roberts L.G., Machine perception of three-dimensional solids, [w:] J.T. Tippet et al. (red.), Optical and Electo-Optical Information Processing. MIT Press, Cambridge, 1965, 159-197.
• [10] Sobel I., Feldman G., A 3x3 Isotropie Gradient Operator for Image Processing. I. Sobel, G. Feld-man // Presented at a talk at the Stanford Artificial Project in 1968. (oryginał w: Duda R., Hart P., Pattern Classification and Scene Analysis, John Wiley & Sons, 1973, 271-272).
• [11] Vorobel R.A., Perception of the subject images and quantitative evaluation of their contrast based on the linear description of elements of contrast. Reports of the Ukrainian Academy of Sciences, No. 9, 1998, 103-108.
• [12] Vorobel R., Kernels for the evaluations of the image element contrast. Information Extraction and Processing, vol. 11, No 87, 1997, 96-100.
• [13] Vorobel R., Kontrast lokalny jako podstawa konstrukcji składowych wysoko-czestotliwościowych obrazu. Automatyka (półrocznik AGH), t. 3, z. 3, 2003, 525-535.
• [14] Vorobel R., Stobińska M., Dwuskładnikowy multiplikatywny model obrazu jako podstawa dla wzmacniania kontrastu. 4-ta Ukraińsko-Polska konferencja Mechanika środowiska, metody informatyczne, symulacje, Lwów, 24-26 czerwca 2004 г., Cz. 2, 156-164.
• [15] Vorobel R., Stobińska M., Histogram transformation using contrast as a function of visual perception, [w:] A. Cader, L. Rutkowski, R. Tadeusiewicz, J. Zurada (red.), Artificial Intelligence and Soft Computing. AOW EXIT, Warszawa, 2006, 367-374.